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Python深度学习之分类模型示例,MNIST数据集手写数字识别

發布時間:2025/5/22 python 14 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Python深度学习之分类模型示例,MNIST数据集手写数字识别 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

MNIST數據集是機器學習領域中非常經典的一個數據集,由60000個訓練樣本和10000個測試樣本組成,每個樣本都是一張28 * 28像素的灰度手寫數字圖片。

我們把60000個訓練樣本分成兩部分,前5000個為驗證樣本,后55000為訓練樣本。代碼基本與Tensorflow官方一致,完整代碼如下:(TensorFlow版本: 1.14.0,其它版本或許有差異)

#!/usr/bin/env python import os import tensorflow as tfos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' tf.compat.v1.enable_eager_execution()print("TensorFlow Version:\t", tf.__version__)mnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train_all, y_train_all), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train_all, x_test = x_train_all / 255.0, x_test / 255.0x_valid, x_train = x_train_all[:5000], x_train_all[5000:] y_valid, y_train = y_train_all[:5000], y_train_all[5000:]model = tf.keras.models.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28))) model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.2)) model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'],)model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_valid, y_valid)) model.evaluate(x_test, y_test)

輸出結果如下:

"C:\Program Files\Python\Python37\python.exe" "D:/Pycharm Projects/MLDemo/MLDemo.py" TensorFlow Version: 1.14.0 Train on 55000 samples, validate on 5000 samples Epoch 1/532/55000 [..............................] - ETA: 2:58 - loss: 2.4444 - acc: 0.12501056/55000 [..............................] - ETA: 7s - loss: 1.6515 - acc: 0.4848 2080/55000 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 1.2406 - acc: 0.61923104/55000 [>.............................] - ETA: 4s - loss: 1.0329 - acc: 0.68114192/55000 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.9097 - acc: 0.72405216/55000 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.8194 - acc: 0.75106240/55000 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.7554 - acc: 0.77087168/55000 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.7100 - acc: 0.78468288/55000 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.6664 - acc: 0.79869376/55000 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.6278 - acc: 0.8104 10528/55000 [====>.........................] - 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準確率達到97.76%,還是相當不錯的吧。至此,深度學習之“Hello World”示例完畢~~~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python深度学习之分类模型示例,MNIST数据集手写数字识别的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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